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Enregistrement W4412024027 · doi:10.1101/2025.06.30.660334

Human gut flagellome profiling using FlaPro reveals TLR5-related phenotype-specific alterations in IBD

2025· preprint· en· W4412024027 sur OpenAlexaff
Anna Bogdanova, Andrea Borbón, Ruth E. Ley, Alexander Tyakht

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePediatric health and respiratory diseases
Établissements canadiensInnovation Cluster (Canada)
Organismes subventionnairesMax-Planck-GesellschaftEuropean Commission
Mots-clésTLR5PhenotypeProfiling (computer programming)BiologyComputational biologyGeneticsImmunologyGeneInflammationComputer scienceTLR4

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Flagellin is the protein monomer of the bacterial flagellum, which confers motility, allowing bacteria to reach their favored niches. Flagellin is highly conserved across bacterial species and thus the target of the innate immune receptor Toll-like receptor 5 (TLR5). In the gut, bacterial flagellin agonizes human TLR5, triggering a pro-inflammatory response. However, the ability to bind and activate TLR5 varies considerably between different flagellins, suggesting that the composition of an individual’s flagellin repertoire – the flagellome – may mediate the inflammatory response to the microbiome, with relevance to inflammatory bowel diseases. However, to date, methods to assess the inflammatory potential of a flagellome are lacking. Methods We constructed a curated database of human gut microbiome-derived flagellins. To predict the inflammatory potential of the flagellome by sorting flagellins into either “stimulatory” (strong TLR5 agonists) or “silent” (weak TLR5 agonists), we trained a machine learning model on experimentally characterized flagellins with known binding and stimulatory activities. The FlaPro pipeline was implemented using the Snakemake workflow engine for high-throughput analysis and is available at https://github.com/leylabmpi/FlaPro . A publicly available multi-omics dataset from an inflammatory bowel disease (IBD) cohort was used to explore associations between flagellome features and clinical status. Findings FlaPro enables robust profiling of the human gut flagellome from metagenomic and metatranscriptomic data. Analysis of the IBD datasets revealed a depletion of flagellome diversity and a reduced silent-to-stimulatory flagellin abundance ratio in Crohn’s disease and ulcerative colitis, observed at both the genomic and transcriptional levels. Multiple condition-specific alterations were identified at the level of individual flagellin clusters. Interpretation These findings indicate that IBD is associated with distinct alterations in the gut flagellome, particularly in relation to TLR5 recognition. Flagellome features represent a functionally interpretable class of microbiome-derived markers with potential utility in microbiome-wide association studies in the context of human health and disease. Funding This work was supported by the Max Planck Society and the European Research Council (ERC) under the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme Grant agreement ID: 101142834 (ERC Advanced Grant SilentFlame).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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